一种改进的SIFT特征点检测方法

尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法采用高斯差分算子(DoG)进行特征点检测,计算上使用相邻尺度高斯平滑后图像相减。在实践中,检测出的特征点遍布整个图像,造成后续计算量大且误配率高,降低了SIFT算法的实时性。针对以上问题,采用一种优化后的区域检测方法对SIFT特征点检测进行改进。首先利用优化后的区域检测方法检测出目标物体,然后运用DoG算子提取特征点,使特征点集中在目标物体上,从而简化计算,提高SIFT算法的实时性。最后,给出改进算法的实验结果和应用前景。     

基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法

利用分数阶微积分运算处理图像信息,有利于强化和提取图像的纹理细节,使图像得到增强,更有利于对图像特征的提取。为了提高图像匹配的正确性,用基于分数阶微积分图像处理方法,提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法,将高斯滤波和分数阶微分滤波相结合,用分数阶微分对图像特征进行强化,检测出更加稳定的尺度空间极值点,然后筛选出更多和更准确的匹配特征点,最后进行图像匹配。实验表明,在SIFT中引入分数阶微积分的应用,能够得到更多的特征关键点,提高图像匹配的正确性。     

一种图像特征点匹配算法——Haar-Gaussian&NICD算法

提出了一种基于哈尔小波分解变换和高斯尺度空间的图像特征点匹配算法.首先利用哈尔小波变换对基础图像进行3层行列分解,然后利用高斯函数卷积核对这些分解图像,进行尺度变换.提出了一个小波高斯金字塔塔林的概念,即对通过小波变换产生的多张不同分辨率的基础图像分别进行高斯尺度变换进而产生一个个独立的高斯金字塔,进而产生独立的高斯差分金字塔林,完成特征点检测.再引进规范化强对比度描述子对特征点进行描述.结果表明:Haar-Gaussia&NICD算法的效果和SIFT算法相当,特征点数量优于SIFT算法,在局部特征匹配方面要更有优势;而且和NICD描述子搭配使用,在运行速度方面要比SIFT算法更快.     

一种改进的SIFT特征匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在计算量大、复杂度高的问题,提出一种基于图像Radon变换的改进SIFT特征匹配算法。改进算法在图像的SIFT特征点采样区域内作d条不同方向的直线,以d条直线上的图像Radon变换作为SIFT特征向量描述符,降低SIFT特征向量的维数,从而提高特征匹配效率。实验结果表明,改进算法具有较高的匹配精度和较少的匹配时间,适用于虚拟场景漫游或目标识别等实时性要求较高的系统。     

基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配算法

针对传统的尺度不变特征变换（SIFT）图像匹配算法存在的误匹配率较高、剔除误匹配点条件单一的问题,提出一种基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配方法。首先,在欧氏距离（Euclidean distance）比测度基础上,对SIFT算法中128维特征向量自适应获取最大相异系数优化;然后,确定最大相异系数最优取值进行匹配点筛选,并采用随机抽样一致性（RANSAC）算法进行匹配正确率计算;最后,利用Daniel Scharstein和Richard Szeliski立体匹配图像进行了算法验证。实验结果表明,改进算法较传统SIFT算法匹配正确率提升10个百分点左右,有效降低误匹配,更能够适应相似区域较多的图像匹配应用。在实时性上,所提方法单次匹配平均耗时1.236 s,可应用于实时性要求不高的系统。     

基于LBP的尺度不变特征的描述和匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算复杂度高和匹配速度慢的难题,提出一种新的基于局部二进制模式(LBP)的尺度不变特征变换算法.首先采用高斯差分尺度空间检测局部极大值,利用圆形邻域统计梯度方向直方图来确定特征点的主方向,再通过坐标轴旋转避免图像旋转的计算代价;然后运用改进后的LBP算子求取特征点邻域的纹理信息,得到132比特的特征点描述子,有效地降低了描述子的计算复杂度;最后运用逻辑与运算对描述子进行特征点匹配.图像匹配实验结果表明,该算法具有尺度不变性、旋转不变性、仿射不变性和光照不变性等优良特性,在保证匹配正确率与SIFT和CS-LBP算法基本一致的情况下,运算速度优于以上2种算法,其中光照不变性明显优于SIFT算法.     

基于ASIFT的低重叠度图像拼接研究

为了解决在图像重叠度过低时,采用常用的SIFT图像匹配算法,造成图像拼接困难的问题,提出了一种基于ASIFT的低重叠度图像拼接方法.ASIFT图像匹配算法相较于SIFT图像匹配算法,在低重叠度条件下,能够检测出更丰富的匹配点,且具有更高的匹配精度.根据这一特性,该方法采用ASIFT图像匹配算法进行特征点检测与匹配,然后利用其结果进行图像拼接.实验结果表明,这种方法在图像重叠度很低的情况下,也能够取得良好的拼接结果.     

基于改进SIFT特征的双目图像匹配算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法无法准确定位物体形状特征的问题,提出了一种结合了Harris角点和SIFT算法的立体匹配方法。在DOG尺度空间提取Harris算子作为图像的特征点并为每个特征点定义主方向,计算出特征点的32维特征向量描述子并用BBF算法检索同名特征点之间的欧式距离进行匹配。在降低SIFT算法的时间复杂度的同时提高了算法提取特征点的形状意义,在双目图像匹配实验中取得了较好的结果。     

一种基于SIFT算法的图像镜像变换识别方法

SIFT(scale invariant feature transform)算法提取的图像特征对图像自身的镜像变换匹配精度不够。针对此问题,对SIFT算法进行了改进,提出FI-SIFT(flip invariant SIFT)算法:利用纵坐标方向的梯度初步判断图像是否为镜像变换,若是则把特征向量映射为极坐标,对极坐标进行重组后,再逆变换到直角坐标系,更新特征向量;然后基于欧式距离匹配两幅图像中的关键点。实验结果表明,采用FI-SIFT算法提取的图像特征进行镜像变换匹配,匹配精度有了很大提高,由改进之前的0.6上升到0.9。     

基于图像纹理特征的虚假数字水印*

提出了一种基于图像分割和小波变换的数字水印算法。该算法根据载体图像所分割区域内的纹理特征,运用模糊控制决定嵌入的系数,并利用小波变换嵌入水印变换后的信息,最后提取并检测水印信息。实验结果表明这个算法取得了良好的效果。